В новом исследовании ученые применили машинное обучение для анализа текстов Q-дропов, чтобы определить их возможных авторов. Они выделили 13 кандидатов и обнаружили, что Рон У. имеет наибольшую вероятность быть автором. Однако в начале периода Q-дропов, до перехода на 8chan, на первом месте оказался Пол Ф.
Исследование показало, что в разные периоды разные авторы доминировали в текстах. В частности, в начале Пол Ф. был лидером, но затем его позиции стали соперничать с Роном У., который в итоге вышел на первое место. Ученые использовали два корпуса текстов: большой и контролируемый, что позволило достичь точности атрибуции более 97%.
Анализ показал, что стиль написания авторов отличается. Например, Рон У. использует уникальные идиолекты, в то время как Пол Ф. в меньшей степени проявляет свои особенности в меньшем корпусе. Это подчеркивает важность контекста и объема данных для точного анализа.
Это исследование открывает новые горизонты в понимании авторства в цифровую эпоху и показывает, как технологии могут помочь в раскрытии сложных вопросов, связанных с анонимностью и идентичностью в интернете.